(57)【要約】【課題】偽色ノイズを抑制しつつ、折り返しを目立たせないようにすることにより、画質を向上させる。【解決手段】線幅推定部３４は、入力画像信号から注目画素線幅領域の画柄の線幅を推定する。画像処理部３１は、その推定された線幅に基づいて、第１の予測係数または第２の予測係数のいずれか一方を選択し、選択された一方を用いて、入力画像信号を水平３倍密画像信号に変換する画像変換処理を行う。また、画像処理部３１は、表示部３２のRGBストライプ配列に基づいて、水平３倍密画像信号から、RGB画素の位置に対応する位相の、そのRGB画素に対応するRGB信号を抽出し、出力画像信号を生成する。本発明は、例えば、画像表示装置に適用することができる。【選択図】図４
2010039364.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
出力画像信号に基づいて表示を行うRGBストライプ配列の表示手段と、
入力画像信号を、前記入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行う画像変換処理手段と、
前記表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、前記密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して前記出力画像信号を生成する生成手段と、
前記入力画像信号から、注目している前記密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である第１の注目画素領域の画柄の線幅を推定する線幅推定手段と
を備え、
前記画像変換処理手段は、
前記注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目画素をクラス分類するクラス分類手段と、
前記注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出する予測タップ抽出手段と、
前記入力画像信号から前記密画像信号を予測する際に前記予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、前記密画像信号に対応する教師画像信号と、前記学習に用いるための、前記入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、前記教師画像信号の画素値、前記生徒画像信号の画素値、および前記予測係数との関係を示す正規方程式内の前記教師画像信号の画素値と前記生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される前記教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および前記生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、前記教師画像信号と前記生徒画像信号との関係を前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに学習し、前記正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方から、前記注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数を取得する予測係数取得手段と、
前記予測係数取得手段により取得された前記予測係数と、前記予測タップ生成手段により抽出された前記予測タップを構成する画素値との線形結合により、前記注目画素の画素値を求める演算手段と
を有し、
前記予測係数取得手段は、前記線幅推定手段により推定された線幅に基づいて、前記第１の予測係数または前記第２の予測係数のいずれか一方を選択する
画像表示装置。
【請求項２】
前記線幅推定手段は、
前記第１の注目画素領域の画柄の線幅を推定するのに用いる複数の画素値からなる線幅推定用画素値群を、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出する線幅推定用画素値群抽出手段と、
前記線幅推定用画素値群に基づいて前記線幅を推定する線幅推定用画素値群推定手段と
を備える請求項１に記載の画像表示装置。
【請求項３】
前記入力画像信号から、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である第２の注目画素領域の画柄の角度を推定する角度推定手段
をさらに備え、
前記画像変換処理手段は、前記角度推定手段により推定された前記角度に基づいて、前記画像変換処理を行うかどうかを判定し、前記画像変換処理を行うと判定した場合、前記画像変換処理を行い、前記画像変換処理を行わないと判定した場合、前記画像変換処理を行わず、前記入力画像信号を前記出力画像信号として前記表示手段に出力する
請求項１に記載の画像表示装置。
【請求項４】
前記角度推定手段は、
前記第２の注目画素領域の画柄の角度を推定するのに用いる複数の画素値からなる角度推定用画素値群を、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出する角度推定用画素値群抽出手段と、
前記角度推定用画素値群に基づいて前記角度を推定する角度推定用画素値群推定手段と
を備える請求項３に記載の画像表示装置。
【請求項５】
出力画像信号に基づいて表示を行うRGBストライプ配列の表示手段を備える画像表示装置が、
入力画像信号を、前記入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行う画像変換処理ステップと、
前記表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、前記密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して前記出力画像信号を生成する生成ステップと、
前記出力画像信号に基づいて前記表示手段への表示を行う表示ステップと、
前記入力画像信号から、注目している前記密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である注目画素領域の画柄の線幅を推定する線幅推定ステップと
を含み、
前記画像変換処理ステップでは、
前記注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出し、
前記クラスタップに基づいて、前記注目画素をクラス分類し、
前記注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出し、
前記入力画像信号から前記密画像信号を予測する際に前記予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、前記密画像信号に対応する教師画像信号と、前記学習に用いるための、前記入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、前記教師画像信号の画素値、前記生徒画像信号の画素値、および前記予測係数との関係を示す正規方程式内の前記教師画像信号の画素値と前記生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される前記教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および前記生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、前記教師画像信号と前記生徒画像信号との関係を前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに学習し、前記正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方を、前記線幅推定ステップの処理により推定された線幅に基づいて選択し、その選択された一方から、前記注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数を取得し、
その予測係数と、前記予測タップを構成する画素値との線形結合により、前記注目画素の画素値を求める
画像表示方法。
【請求項６】
出力画像信号に基づいて表示を行うRGBストライプ配列の表示手段と、
入力画像信号を、前記入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行う画像変換処理手段と、
前記表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、前記密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して前記出力画像信号を生成する生成手段と、
前記入力画像信号から、注目している前記密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である第１の注目画素領域の画柄の線幅を推定する線幅推定手段と
を備え、
前記画像変換処理手段は、
前記注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目画素をクラス分類するクラス分類手段と、
前記注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出する予測タップ抽出手段と、
前記入力画像信号から前記密画像信号を予測する際に前記予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、前記密画像信号に対応する教師画像信号と、前記学習に用いるための、前記入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、前記教師画像信号の画素値、前記生徒画像信号の画素値、および前記予測係数との関係を示す正規方程式内の前記教師画像信号の画素値と前記生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される前記教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および前記生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、前記教師画像信号と前記生徒画像信号との関係を前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに学習し、前記正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方から、前記注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数を取得する予測係数取得手段と、
前記予測係数取得手段により取得された前記予測係数と、前記予測タップ生成手段により抽出された前記予測タップを構成する画素値との線形結合により、前記注目画素の画素値を求める演算手段と
を有し、
前記予測係数取得手段は、前記線幅推定手段により推定された線幅に基づいて、前記第１の予測係数または前記第２の予測係数のいずれか一方を選択する
画像表示装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項７】
入力画像信号を、前記入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行う画像変換処理手段と、
出力画像信号に基づいて表示を行う表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、前記密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して前記出力画像信号を生成する生成手段と、
前記入力画像信号から、注目している前記密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である第１の注目画素領域の画柄の線幅を推定する線幅推定手段と
を備え、
前記画像変換処理手段は、
前記注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目画素をクラス分類するクラス分類手段と、
前記注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出する予測タップ抽出手段と、
前記入力画像信号から前記密画像信号を予測する際に前記予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、前記密画像信号に対応する教師画像信号と、前記学習に用いるための、前記入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、前記教師画像信号の画素値、前記生徒画像信号の画素値、および前記予測係数との関係を示す正規方程式内の前記教師画像信号の画素値と前記生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される前記教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および前記生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、前記教師画像信号と前記生徒画像信号との関係を前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに学習し、前記正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方から、前記注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数を取得する予測係数取得手段と、
前記予測係数取得手段により取得された前記予測係数と、前記予測タップ生成手段により抽出された前記予測タップを構成する画素値との線形結合により、前記注目画素の画素値を求める演算手段と
を備え、
前記予測係数取得手段は、前記線幅推定手段により推定された線幅に基づいて、前記第１の予測係数または前記第２の予測係数のいずれか一方を選択する
画像処理装置。
【請求項８】
画像処理装置が、
入力画像信号を、前記入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行う画像変換処理ステップと、
出力画像信号に基づいて表示を行う表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、前記密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して前記出力画像信号を生成する生成ステップと、
前記入力画像信号から、注目している前記密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である注目画素領域の画柄の線幅を推定する線幅推定ステップと
を含み、
前記画像変換処理ステップでは、
前記注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出し、
前記クラスタップに基づいて、前記注目画素をクラス分類し、
前記注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出し、
前記入力画像信号から前記密画像信号を予測する際に前記予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、前記密画像信号に対応する教師画像信号と、前記学習に用いるための、前記入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、前記教師画像信号の画素値、前記生徒画像信号の画素値、および前記予測係数との関係を示す正規方程式内の前記教師画像信号の画素値と前記生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される前記教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および前記生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、前記教師画像信号と前記生徒画像信号との関係を前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに学習し、前記正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方を、前記線幅推定ステップの処理により推定された線幅に基づいて選択し、その選択された一方から、前記注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数を取得し、
その予測係数と、前記予測タップを構成する画素値との線形結合により、前記注目画素の画素値を求める
画像処理方法。
【請求項９】
入力画像信号を、前記入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行う画像変換処理手段と、
出力画像信号に基づいて表示を行う表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、前記密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して前記出力画像信号を生成する生成手段と、
前記入力画像信号から、注目している前記密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である第１の注目画素領域の画柄の線幅を推定する線幅推定手段と
を備え、
前記画像変換処理手段は、
前記注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目画素をクラス分類するクラス分類手段と、
前記注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出する予測タップ抽出手段と、
前記入力画像信号から前記密画像信号を予測する際に前記予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、前記密画像信号に対応する教師画像信号と、前記学習に用いるための、前記入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、前記教師画像信号の画素値、前記生徒画像信号の画素値、および前記予測係数との関係を示す正規方程式内の前記教師画像信号の画素値と前記生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される前記教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および前記生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、前記教師画像信号と前記生徒画像信号との関係を前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに学習し、前記正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方から、前記注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数を取得する予測係数取得手段と、
前記予測係数取得手段により取得された前記予測係数と、前記予測タップ生成手段により抽出された前記予測タップを構成する画素値との線形結合により、前記注目画素の画素値を求める演算手段と
を有し、
前記予測係数取得手段は、前記線幅推定手段により推定された線幅に基づいて、前記第１の予測係数または前記第２の予測係数のいずれか一方を選択する
画像処理装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像表示装置および画像表示方法、画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラムに関し、特に、偽色ノイズを抑制しつつ、折り返しを目立たせないようにすることにより、画質を向上させることができるようにした画像表示装置および画像表示方法、画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
LCD（Liquid Crystal Display），PDP（Plasma Display Panel）,有機ＥＬ（Electro-Luminescence）等の固定画素表示装置の多くは、RGBのサブピクセルがストライプ形状となっており、画素がくっきり見える。そのため、このような固定画素表示装置を備えるパーソナルコンピュータ等で文字や図形を表示すると、縦線や横線は良好に見えるが、斜め線はぎざぎざに見える。即ち、斜め線に折り返し（エイリアス）が発生する。
【０００３】
そして、画素単位のサンプリングで表示が行われる場合、図１に示すように、斜め線１１のぎざぎざの表示領域１２が太いため、折り返しが目立つ。
【０００４】
そこで、斜め線をサブピクセル単位のサンプリングで表示することで、ぎざぎざを細かくし、折り返しを見立たなくする方法が考案されている（例えば、特許文献１および２参照）。この方法では、図２に示すように、斜め線１１のぎざぎざの表示領域２１が細くなるため、折り返しが目立たない。
【０００５】
また、サブピクセルコントローラといわれる、入力信号としての高帯域画像信号を、表示装置のRGBのサブピクセルの位相毎にサンプリングして表示するものが商品化されている。このサブピクセルコントローラは、表示装置（ハイビジョンＴＶ（Television）等）の表示画素数(WXGA：1366×768等)が放送方式(フルHD：1920×1080等)に比べて少なく、表示時に放送信号をダウンコンバートすることを前提とし、十分な解像度（鮮鋭度）を確保しながら、斜め線の折り返し（ぎざぎざ）を目立たせないようにするものである。
【０００６】
しかしながら、現在、固定画素表示装置の画素数がフルＨＤとなり、ＨＤ放送の帯域に追いついてくると、サブピクセルコントローラ等のダウンコンバートを前提とした、サブピクセル毎のサブサンプリング技術は不要となり、むしろクラス分類適応処理（詳細は後述する）等の高性能なアップコンバート技術を用いて入力画像信号をアップコンバートさせ、折り返しが生ずる程高帯域な画像信号を、固定画素表示装置のサブピクセルに合わせて生成する技術の方が重要になると考えられる。
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−１１７５２９号公報
【特許文献２】特開２００２−５３５７５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、サブピクセル単位のサンプリングで表示を行うことにより、折り返しを目立たせないようにする場合、偽色ノイズ（色にじみ）が発生することがある。その結果、画質を充分に向上させることが困難であった。
【０００９】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、偽色ノイズを抑制しつつ、折り返しを目立たせないようにすることにより、画質を向上させることができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の側面は、出力画像信号に基づいて表示を行うRGBストライプ配列の表示手段と、入力画像信号を、前記入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行う画像変換処理手段と、前記表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、前記密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して前記出力画像信号を生成する生成手段と、前記入力画像信号から、注目している前記密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である第１の注目画素領域の画柄の線幅を推定する線幅推定手段とを備え、前記画像変換処理手段は、前記注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出するクラスタップ抽出手段と、前記クラスタップに基づいて、前記注目画素をクラス分類するクラス分類手段と、前記注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出する予測タップ抽出手段と、前記入力画像信号から前記密画像信号を予測する際に前記予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、前記密画像信号に対応する教師画像信号と、前記学習に用いるための、前記入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、前記教師画像信号の画素値、前記生徒画像信号の画素値、および前記予測係数との関係を示す正規方程式内の前記教師画像信号の画素値と前記生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される前記教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および前記生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、前記教師画像信号と前記生徒画像信号との関係を前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに学習し、前記正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方から、前記注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数を取得する予測係数取得手段と、前記予測係数取得手段により取得された前記予測係数と、前記予測タップ生成手段により抽出された前記予測タップを構成する画素値との線形結合により、前記注目画素の画素値を求める演算手段とを備え、前記予測係数取得手段は、前記線幅推定手段により推定された線幅に基づいて、前記第１の予測係数または前記第２の予測係数のいずれか一方を選択する画像表示装置である。
【００１１】
本発明の第１の側面は、出力画像信号に基づいて表示を行うRGBストライプ配列の表示手段を備える画像表示装置が、入力画像信号を、前記入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行う画像変換処理ステップと、前記表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、前記密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して前記出力画像信号を生成する生成ステップと、前記出力画像信号に基づいて前記表示手段への表示を行う表示ステップと、前記入力画像信号から、注目している前記密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である注目画素領域の画柄の線幅を推定する線幅推定ステップとを含み、前記画像変換処理ステップでは、前記注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出し、前記クラスタップに基づいて、前記注目画素をクラス分類し、前記注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出し、前記入力画像信号から前記密画像信号を予測する際に前記予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、前記密画像信号に対応する教師画像信号と、前記学習に用いるための、前記入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、前記教師画像信号の画素値、前記生徒画像信号の画素値、および前記予測係数との関係を示す正規方程式内の前記教師画像信号の画素値と前記生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される前記教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および前記生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、前記教師画像信号と前記生徒画像信号との関係を前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに学習し、前記正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方を、前記線幅推定ステップの処理により推定された線幅に基づいて選択し、その選択された一方から、前記注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数を取得し、その予測係数と、前記予測タップを構成する画素値との線形結合により、前記注目画素の画素値を求める画像表示方法である。
【００１２】
本発明の第１の側面は、出力画像信号に基づいて表示を行うRGBストライプ配列の表示手段と、入力画像信号を、前記入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行う画像変換処理手段と、前記表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、前記密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して前記出力画像信号を生成する生成手段と、前記入力画像信号から、注目している前記密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である第１の注目画素領域の画柄の線幅を推定する線幅推定手段とを備え、前記画像変換処理手段は、前記注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出するクラスタップ抽出手段と、前記クラスタップに基づいて、前記注目画素をクラス分類するクラス分類手段と、前記注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出する予測タップ抽出手段と、前記入力画像信号から前記密画像信号を予測する際に前記予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、前記密画像信号に対応する教師画像信号と、前記学習に用いるための、前記入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、前記教師画像信号の画素値、前記生徒画像信号の画素値、および前記予測係数との関係を示す正規方程式内の前記教師画像信号の画素値と前記生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される前記教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および前記生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、前記教師画像信号と前記生徒画像信号との関係を前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに学習し、前記正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方から、前記注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数を取得する予測係数取得手段と、前記予測係数取得手段により取得された前記予測係数と、前記予測タップ生成手段により抽出された前記予測タップを構成する画素値との線形結合により、前記注目画素の画素値を求める演算手段とを有し、前記予測係数取得手段は、前記線幅推定手段により推定された線幅に基づいて、前記第１の予測係数または前記第２の予測係数のいずれか一方を選択する画像表示装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムである。
【００１３】
本発明の第１の側面においては、入力画像信号を、入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行われ、表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して出力画像信号が生成され、出力画像信号に基づいて表示手段への表示が行われ、入力画像信号から、注目している密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する入力画像信号の領域である注目画素領域の画柄の線幅が推定される。
【００１４】
なお、画像変換処理では、注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップが、注目画素の周辺に位置する入力画像信号から抽出され、クラスタップに基づいて、注目画素がクラス分類され、注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップが、注目画素の周辺に位置する入力画像信号から抽出され、入力画像信号から密画像信号を予測する際に予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、クラスおよび注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、密画像信号に対応する教師画像信号と、学習に用いるための、入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、教師画像信号の画素値、生徒画像信号の画素値、および予測係数との関係を示す正規方程式内の教師画像信号の画素値と生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、教師画像信号と生徒画像信号との関係をクラスおよび注目画素の位相の種類ごとに学習し、正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方が、線幅推定ステップの処理により推定された線幅に基づいて選択され、その選択された一方から、注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数が取得され、その予測係数と、予測タップを構成する画素値との線形結合により、注目画素の画素値が求められる。
【００１５】
本発明の第２の側面は、入力画像信号を、前記入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行う画像変換処理手段と、出力画像信号に基づいて表示を行う表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、前記密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して前記出力画像信号を生成する生成手段と、前記入力画像信号から、注目している前記密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である第１の注目画素領域の画柄の線幅を推定する線幅推定手段とを備え、前記画像変換処理手段は、前記注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出するクラスタップ抽出手段と、前記クラスタップに基づいて、前記注目画素をクラス分類するクラス分類手段と、前記注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出する予測タップ抽出手段と、前記入力画像信号から前記密画像信号を予測する際に前記予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、前記密画像信号に対応する教師画像信号と、前記学習に用いるための、前記入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、前記教師画像信号の画素値、前記生徒画像信号の画素値、および前記予測係数との関係を示す正規方程式内の前記教師画像信号の画素値と前記生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される前記教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および前記生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、前記教師画像信号と前記生徒画像信号との関係を前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに学習し、前記正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方から、前記注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数を取得する予測係数取得手段と、前記予測係数取得手段により取得された前記予測係数と、前記予測タップ生成手段により抽出された前記予測タップを構成する画素値との線形結合により、前記注目画素の画素値を求める演算手段とを備え、前記予測係数取得手段は、前記線幅推定手段により推定された線幅に基づいて、前記第１の予測係数または前記第２の予測係数のいずれか一方を選択する画像処理装置である。
【００１６】
本発明の第２の側面は、画像処理装置が、入力画像信号を、前記入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行う画像変換処理ステップと、出力画像信号に基づいて表示を行う表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、前記密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して前記出力画像信号を生成する生成ステップと、前記入力画像信号から、注目している前記密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である注目画素領域の画柄の線幅を推定する線幅推定ステップとを含み、前記画像変換処理ステップでは、前記注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出し、前記クラスタップに基づいて、前記注目画素をクラス分類し、前記注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出し、前記入力画像信号から前記密画像信号を予測する際に前記予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、前記密画像信号に対応する教師画像信号と、前記学習に用いるための、前記入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、前記教師画像信号の画素値、前記生徒画像信号の画素値、および前記予測係数との関係を示す正規方程式内の前記教師画像信号の画素値と前記生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される前記教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および前記生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、前記教師画像信号と前記生徒画像信号との関係を前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに学習し、前記正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方を、前記線幅推定ステップの処理により推定された線幅に基づいて選択し、その選択された一方から、前記注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数を取得し、その予測係数と、前記予測タップを構成する画素値との線形結合により、前記注目画素の画素値を求める画像処理方法である。
【００１７】
本発明の第２の側面は、入力画像信号を、前記入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行う画像変換処理手段と、出力画像信号に基づいて表示を行う表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、前記密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して前記出力画像信号を生成する生成手段と、前記入力画像信号から、注目している前記密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号の領域である第１の注目画素領域の画柄の線幅を推定する線幅推定手段とを備え、前記画像変換処理手段は、前記注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出するクラスタップ抽出手段と、前記クラスタップに基づいて、前記注目画素をクラス分類するクラス分類手段と、前記注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、前記注目画素の周辺に位置する前記入力画像信号から抽出する予測タップ抽出手段と、前記入力画像信号から前記密画像信号を予測する際に前記予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、前記密画像信号に対応する教師画像信号と、前記学習に用いるための、前記入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、前記教師画像信号の画素値、前記生徒画像信号の画素値、および前記予測係数との関係を示す正規方程式内の前記教師画像信号の画素値と前記生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される前記教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および前記生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、前記教師画像信号と前記生徒画像信号との関係を前記クラスおよび前記注目画素の位相の種類ごとに学習し、前記正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方から、前記注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数を取得する予測係数取得手段と、前記予測係数取得手段により取得された前記予測係数と、前記予測タップ生成手段により抽出された前記予測タップを構成する画素値との線形結合により、前記注目画素の画素値を求める演算手段とを有し、前記予測係数取得手段は、前記線幅推定手段により推定された線幅に基づいて、前記第１の予測係数または前記第２の予測係数のいずれか一方を選択する画像処理装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムである。
【００１８】
本発明の第２の側面においては、入力画像信号を、入力画像信号よりも画素数の多い密画像信号に変換する画像変換処理を行われ、表示手段のRGBストライプ配列に基づいて、密画像信号から、ＲＧＢの各サブピクセルの位置に対応する位相の、そのサブピクセルに対応するＲ，Ｇ，またはＢのコンポーネント信号を抽出して出力画像信号が生成され、入力画像信号から、注目している密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する入力画像信号の領域である注目画素領域の画柄の線幅が推定される。
【００１９】
なお、画像変換処理では、注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップが、注目画素の周辺に位置する入力画像信号から抽出され、クラスタップに基づいて、注目画素がクラス分類され、注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップが、注目画素の周辺に位置する入力画像信号から抽出され、入力画像信号から密画像信号を予測する際に予測タップの各画素値と線形結合するための予測係数を、クラスおよび注目画素の位相の種類ごとに求めるための学習に用いるための、密画像信号に対応する教師画像信号と、学習に用いるための、入力画像信号に対応する生徒画像信号とを用い、教師画像信号の画素値、生徒画像信号の画素値、および予測係数との関係を示す正規方程式内の教師画像信号の画素値と生徒画像信号の画素値とから構成される各項に、順に設定される教師画像信号の画素値としての注目画素の画素値、および生徒画像信号の画素値としての予測タップを代入することにより、教師画像信号と生徒画像信号との関係をクラスおよび注目画素の位相の種類ごとに学習し、正規方程式を解くことにより得られた予測係数である第１の予測係数、または、その第１の予測係数に比べてエッジの鋭い生徒画像信号を用いることにより得られた予測係数である第２の予測係数のいずれか一方が、線幅推定ステップの処理により推定された線幅に基づいて選択され、その選択された一方から、注目画素のクラスおよび位相の種類の予測係数が取得され、その予測係数と、予測タップを構成する画素値との線形結合により、注目画素の画素値が求められる。
【発明の効果】
【００２０】
以上のように、本発明によれば、偽色ノイズを抑制しつつ、折り返しを目立たせないようにすることにより、画質を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
図３は、本発明の原理を示している。
【００２２】
図３に示すように、本発明では、入力画像信号のコンポーネント信号としてのＲ信号、Ｇ信号、およびＢ信号のそれぞれについて画像処理が行われる。具体的には、Ｒ信号についての画像処理において、入力画像信号のＲ信号は水平方向に３倍密にされる。そして、画像処理の結果得られる出力画像信号に基づく出力画像が表示される表示装置のＲのサブピクセル（以下、Ｒ画素という）の配列を表す画素配列情報に基づいて、水平３倍密のＲ信号から、Ｒ画素の位置に対応する位相のＲ信号が抽出され、出力画像信号のＲ信号として表示装置に出力される。
【００２３】
また、Ｇ信号およびＢ信号についての画像処理においても同様の処理が行われ、水平３倍密のＧ信号のうちの、表示装置のＧのサブピクセル（以下、Ｇ画素という）の位置に対応する位相のＧ信号、水平３倍密のＢ信号のうちの、表示装置のＢのサブピクセル（以下、Ｂ画素という）の位置に対応する位相のＢ信号が、それぞれ、出力画像信号のＧ信号、Ｂ信号として表示装置に出力される。
【００２４】
なお、以下では、Ｒ信号、Ｇ信号、およびＢ信号を特に区別する必要がない場合、それらをまとめてRGB信号という。また、Ｒ画素、Ｇ画素、およびＢ画素についても同様である。
【００２５】
以上のように、本発明は、入力画像信号のRGB信号をそれぞれ水平方向に３倍密にアップコンバートし、その後RGB画素の各位置に対応する位相のRGB信号を抽出して、出力画像信号として表示装置に出力するので、表示装置は、入力画像信号と同一の画素数の出力画像信号を、サブピクセル単位のサンプリングで表示することができる。その結果、出力画像の折り返しを目立たなくすることができる。
【００２６】
なお、図３では、説明を分かりやすくするために、RGB信号ごとに画像処理を説明したが、実際には、まとめて画像処理が行われる。
【００２７】
次に、図４は、本発明を適用した画像表示装置の一実施の形態の構成例を示している。
【００２８】
図４の画像表示装置３０は、画像処理部３１、表示部３２、角度推定部３３、線幅推定部３４、係数読出部３５、偽色有り用係数メモリ３６、および偽色無し用係数メモリ３７により構成され、入力画像信号を水平３倍密にすることにより、入力画像信号と画素数が同一の出力画像信号をサブピクセル単位のサンプリングで表示部３２に表示させる。
【００２９】
具体的には、画像表示装置３０において、画像処理部３１は、係数読出部３５から供給される画像変換処理の有無を表す処理情報に基づいて、係数読出部３５から供給される予測係数を用いて入力画像信号を、水平３倍密にする画像変換処理を行うか、入力画像信号をそのまま出力画像信号として表示部３２に出力する。
【００３０】
また、画像処理部３１は、表示部３２から供給されるRGB画素の画素配列情報に基づいて、画像変換処理の結果得られる水平３倍密画像信号から、RGB画素の位置に対応する位相の、そのRGB画素に対応するRGB信号を抽出し、出力画像信号を生成する。そして、画像処理部３１は、その出力画像信号を表示部３２に出力する。
【００３１】
表示部３２は、例えば、RGBストライプ配列の固定画素表示装置からなり、RGB画素の画素配列情報を画像処理部３１に供給する。また、表示部３２は、画像処理部３１から供給される出力画像信号に基づいて、サブピクセル単位のサンプリングで出力画像の表示を行う。
【００３２】
角度推定部３３は、入力画像信号から、画像処理部３１が現在注目している水平３倍密画像信号の画素である注目画素の周辺に位置する入力画像信号の領域（以下、注目画素角度領域という）(第２の注目画素領域)の画柄の角度を推定する。角度推定部３３は、推定された角度が４５度以上であるかどうかを判定し、その判定結果を係数読出部３５に供給する。
【００３３】
線幅推定部３４は、入力画像信号から、注目画素の周辺に位置する入力画像信号の領域（以下、注目画素線幅領域という）（第１の注目画素領域）の画柄の線幅を推定する。線幅推定部３４は、推定された線幅が所定の閾値以下であるかどうかを判定し、その判定結果を係数読出部３５に供給する。
【００３４】
係数読出部３５は、角度推定部３３による判定結果に基づいて、画像変換処理を行うかどうかを判定し、画像変換処理の有無を表す処理情報を画像処理部３１に供給する。また、係数読出部３５は、画像変換処理を行う場合、線幅推定部３４による判定結果に基づいて、画像変換処理に用いる予測係数を読み出すメモリ（以下、読み出しメモリという）を、偽色有り用係数メモリ３６または偽色無し用係数メモリ３７のいずれか一方に決定する。
【００３５】
さらに、係数読出部３５は、画像処理部３１から供給されるクラスコードおよび注目画素の位相の種類に基づいて、読み出しメモリとして決定された偽色有り用係数メモリ３６または偽色無し用係数メモリ３７から、そのクラスコードが表すクラスおよび位相の種類に対応する予測係数を読み出し、画像処理部３１に供給する。なお、注目画素の位相の種類は、注目画素に対応する入力画像信号の位置（例えば、注目画素の位置に映っているのと同一の被写体の部分が移っている入力画像信号の位置）と、その位置の近傍の入力画像信号の画素（以下、参照画素という）の位置との相対位置に応じて決定される。ここでは、画像変換処理により入力画像が水平３倍密にされるため、注目画素の位相の種類は３種類となる。
【００３６】
偽色有り用係数メモリ３６は、後述する学習によって求められている、クラスおよび位相の種類ごとの、偽色ノイズの抑制に最適な予測係数（以下、適宜、第２の予測係数という）を記憶している。
【００３７】
偽色無し用係数メモリ３７は、後述する学習によって求められている、クラスおよび位相の種類ごとの、偽色ノイズを抑制しない場合に最適な予測係数（以下、適宜、第１の予測係数という）を記憶している。
【００３８】
次に、図５は、図４の画像処理部３１の詳細構成例を示している。
【００３９】
図５に示すように、画像処理部３１は、判定部４１、画像変換処理部４２、および生成部４３により構成される。
【００４０】
判定部４１は、図４の係数読出部３５から供給される処理情報に基づいて、画像変換処理を行うかどうかを判定する。そして、判定部４１は、その判定結果に基づいて、外部から入力された入力画像信号を画像変換処理部４２に出力するか、出力画像信号として表示部３２（図４）に出力する。
【００４１】
画像変換処理部４２は、予測タップ抽出部５１、予測部５２（演算手段）、クラスタップ抽出部５３、クラス分類部５４、および取得部５５により構成される。
【００４２】
予測タップ抽出部５１は、入力画像信号を変換して得ようとする水平３倍密画像信号（この水平３倍密画像信号は、これから求めようとする画像信号であり、現段階では存在しないため、仮想的に想定される）を構成する画素を、順次、注目画素として決定する。予測タップ抽出部５１は、注目画素の画素値を求めるのに用いる複数の画素値からなる予測タップを、注目画素の周辺に位置する入力画像信号から抽出する。なお、画素値とは、ここでは、各画素のＲ信号、Ｇ信号、およびＢ信号を指すものとする。
【００４３】
具体的には、予測タップ抽出部５１は、注目画素に対応する入力画像信号の位置の周囲に位置する画素の画素値を、予測タップとして抽出する。そして、予測タップ抽出部５１は、予測タップを予測部５２に供給する。
【００４４】
予測部５２は、取得部５５から供給される予測係数と、予測タップ抽出部５１から供給される予測タップとを用いて、注目画素の真値の予測値を求める所定の予測演算を行う。これにより、予測部５２は、注目画素の画素値の予測値、即ち、水平３倍密画像信号を構成する画素値を求めて、生成部４３に出力する。
【００４５】
クラスタップ抽出部５３は、注目画素を１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の画素値からなるクラスタップを、注目画素の周辺に位置する入力画像信号から抽出する。そして、クラスタップ抽出部５３は、クラスタップをクラス分類部５４に供給する。
【００４６】
なお、ここでは、説明を簡単にするために、予測タップとクラスタップとしては、タップ構造が同一の複数の画素の画素値、即ち、注目画素に対応する位置に対する位置関係が同一の複数の画素の画素値を採用することとする。但し、予測タップとクラスタップとは、異なるタップ構造とすることが可能である。
【００４７】
クラス分類部５４は、クラスタップ抽出部５３から供給されるクラスタップの特徴に応じて、注目画素をクラスに分類することにより、注目画素に対するクラスコードを生成する。
【００４８】
ここで、注目画素をクラスに分類する方法としては、例えば、ADRCなどを採用することができる。
【００４９】
ADRCを用いる方法では、クラスタップを構成する画素値がADRC処理され、その結果得られるADRCコードにしたがって、注目画素のクラスコードが決定される。これにより、クラスタップの相関(波形)により、注目画素がクラスに分類される。
【００５０】
なお、KビットADRCにおいては、例えば、クラスタップを構成する画素の画素値の最大値MAXと最小値MINが検出され、DR=MAX-MINを、クラスタップとしての複数の画素値の集合の局所的なダイナミックレンジとし、このダイナミックレンジDRに基づいて、クラスタップとしての複数の画素値それぞれがKビットに再量子化される。即ち、クラスタップとしての各画素値から、最小値MINが減算され、その減算値がDR/2Kで除算（量子化）される。
【００５１】
そして、以上のようにして得られる、クラスタップとしてのKビットの各画素値を、所定の順番で並べたビット列が、ADRCコードとして出力される。従って、クラスタップが、例えば、１ビットADRC処理される場合には、そのクラスタップとしての各画素値は、最小値MINが減算された後に、最大値MAXと最小値MINとの差の１／２で除算され（小数点以下切り捨て）、これにより、各画素値が１ビットとされる（２値化される）。そして、その１ビットの画素値を所定の順番で並べたビット列が、ADRCコードとして出力される。
【００５２】
クラス分類部５４により生成されたクラスコードは、図４の係数読出部３５に出力される。これにより、係数読出部３５は、読み出しメモリから、そのクラスコードが表すクラスと注目画素の位相の種類に対応する予測係数を読み出し、画像処理部３１に出力する。
【００５３】
取得部５５は、このようにして係数読出部３５から出力された予測係数を取得し、予測部５２に供給する。
【００５４】
生成部４３は、予測部５２から供給される水平３倍密画像信号に対して帯域制限を行う。そして、生成部４３は、表示部３２（図４）から入力される画素配列情報に基づいて、帯域制限後の水平３倍密画像信号から、RGB画素に対応する位相の、そのRGB画素に対応するRGB信号を抽出し、出力画像信号を生成する。そして、生成部４３は、出力画像信号を表示部３２に供給する。
【００５５】
以上のように、画像処理部３１は、入力画像信号を水平３倍密画像信号に変換し、その水平３倍密画像信号から、RGB画素に対応する位相の、そのRGB画素に対応するRGB信号を抽出して出力画像信号を生成するので、入力画像信号をダウンコンバートすることなく、出力画像信号のエッジをより鋭く、かつ滑らかにすることができる。その結果、折り返しが目立たず、くっきり感や鮮鋭度のある高画質の出力画像を表示部３２に表示することができる。
【００５６】
次に、図６と図７を参照して、画像変換処理の概念について説明する。
【００５７】
なお、図６および図７では、表示部３２の３つの画素について説明し、この３つの画素を、左から順に、画素Ｌ、画素Ｃ、画素Ｒという。
【００５８】
図６Ａに示すように、表示部３２の画素Ｌ、画素Ｃ、および画素Ｒは、それぞれ、左から、Ｒ画素、Ｇ画素、Ｂ画素の順にストライプ状に並ぶことにより構成されている。なお、図６および図７において、画素Ｌを構成するＲ画素，Ｇ画素，Ｂ画素に対応する出力画像信号の位相を、それぞれ、Ｌ0，Ｌ1，Ｌ2とする。同様に、画素Ｃを構成するＲ画素，Ｇ画素，Ｂ画素に対応する出力画像信号の位相を、それぞれ、Ｃ0，Ｃ1，Ｃ2とし、画素Ｒを構成するＲ画素，Ｇ画素，Ｂ画素に対応する出力画像信号の位相を、それぞれ、Ｒ0，Ｒ1，Ｒ2とする。
【００５９】
以上のように表示部３２の３つの画素は、Ｒ画素、Ｇ画素、およびＢ画素により構成されるが、図６Ｂや図７Ａに示すように、入力画像信号の仮想的なサブピクセル幅は１画素分であるため、画素内のRGB画素に割り当てられる位相は、同位相（図７の例では、Ｌ1，Ｃ1，Ｒ1）となる。
【００６０】
なお、図６Ｂでは、入力画像信号の画素ＬのＲ信号の値をＲＬ，Ｇ信号の値をＧＬ，Ｂ信号の値をＢＬとしている。同様に、入力画像信号の画素ＣのＲ信号の値をＲＣ，Ｇ信号の値をＧＣ，Ｂ信号の値をＢＣとし、入力画像信号の画素ＲのＲ信号の値をＲＲ，Ｇ信号の値をＧＲ，Ｂ信号の値をＢＲとしている。
【００６１】
図６Ｂや図７Ａに示した入力画像信号は、画像変換処理により、水平方向に３倍密にされる。その結果、図６Ｃや図７Ｂに示すように、位相Ｌ0乃至Ｌ2，Ｃ0乃至Ｃ2、およびＲ0乃至Ｒ2のＲ信号、Ｇ信号、およびＢ信号からなる水平３倍密画像信号が生成される。
【００６２】
この後、生成部４３は、図６Ｃや図７Ｂに示した水平３倍密画像信号から、表示装置のRGB画素の位置に対応する位相のRGB信号を抽出し、出力画像信号を生成する。具体的には、図６Ｄや図７Ｃに示すように、位相Ｌ0の水平３倍密画像信号から、位相Ｌ0に対応するＲ画素のＲ信号ＲＬ0が抽出され、位相Ｌ1の水平３倍密画像信号から、位相Ｌ1に対応するＧ画素のＧ信号ＧＬ1が抽出され、位相Ｌ2の水平３倍密画像信号から、位相Ｌ2に対応するＢ画素のＢ信号ＢＬ2が抽出される。
【００６３】
同様に、位相Ｃ0に対応するＲ画素のＲ信号ＲＣ0、位相Ｃ1に対応するＧ画素のＧ信号ＧＣ1、位相Ｃ2に対応するＢ画素のＢ信号ＢＣ2、位相Ｒ0に対応するＲ画素のＲ信号ＲＲ0、位相Ｒ1に対応するＧ画素のＧ信号ＧＲ1、および位相Ｒ2に対応するＢ画素のＢ信号ＢＲ2が抽出される。そして、以上のようにして抽出されたものが出力画像信号とされる。
【００６４】
なお、水平３倍密画像信号から出力画像信号が生成されるとき、生成部４３により、直前で帯域制限が行われる。但し、ここでいう帯域とは、RGB画素単位で換算した場合の、表示部３２の水平方向の総画素数を、水平方向のサンプリング数としたときの帯域である。この場合のナイキスト限界は、水平方向の総画素数のちょうど1/2倍となるので、このときのナイキスト限界周波数を、ナイキスト限界周波数の100％として定義する。ここで、生成部４３が、水平３倍密画像信号に対して帯域を、ナイキスト限界周波数に対し、33%(1/3)に制限すると、理論的に斜め線の折り返しは出ないが、鮮鋭度が不足する。
【００６５】
そこで、帯域制限をどの程度緩和すれば、鮮鋭度、折り返し、および偽色ノイズの面でバランスが取れるかについて、高精細画像を用いた代替実験を行った。但し、表示部３２では、RGB画素が水平方向にストライプ状に配列されるため、実験では、水平方向の帯域制限のみ可変とし、垂直方向については理論的に折返しが出ない、ナイキスト限界周波数の33%(1/3)に帯域制限を行った。この実験結果を図８に示す。
【００６６】
なお、図８において、「リファレンス」とは、出力画像信号のRGB信号が全て同位相の場合の実験を示している。「サブピクセル」とは、表示部のRGB画素の配列に応じて出力画像信号のRGB信号の位相をずらした場合の実験を示している。
【００６７】
図８に示すように、リファレンスの場合（リファレンス１と２）、出力画像の偽色ノイズは全く視認されず、非常に良い。また、水平帯域を、ナイキスト限界周波数の33%に制限した場合（リファレンス１）、出力画像の斜め線でぎざぎざが目立たず、折り返しは非常に良いが、鮮鋭度はあまり良くない。従って、この場合、帯域設定に対する評価を「折り返しに適している」とする。
【００６８】
また、リファレンスで水平帯域をナイキスト限界周波数の40％に制限した場合（リファレンス２）、鮮鋭度は良好であるが、斜め線のぎざぎざが目立ち、折り返しが悪い。従って、この場合、帯域設定に対する評価を「鮮鋭度に適している」とする。
【００６９】
一方、サブピクセルで水平帯域を、ナイキスト限界周波数の40％に制限した場合（サブピクセル１）、出力画像の鮮鋭度が良好、かつ斜め線のぎざぎざも目立たず、折り返しも良好であり、偽色ノイズの見え方もさほど極端ではない。従って、この場合、帯域設定に対する評価を「バランスが良い」とする。
【００７０】
これに対して、サブピクセルで水平帯域を、ナイキスト限界周波数の50％に制限した場合（サブピクセル２）、出力画像の鮮鋭度は非常に良いが、斜め線のぎざぎざが目立つので、折り返しが悪く、また偽色ノイズも目立ちやすい。従って、この場合、帯域設定に対する評価を「鮮鋭度に適している」とする。
【００７１】
以上により、入力画像信号に対して画像変換処理を行う場合、鮮鋭度と折り返しのバランスの面で、水平３倍密画像信号を1/3に間引く前に、水平帯域をナイキスト限界周波数の40％に制限すると最適であることがわかる。なお、水平帯域がナイキスト限界周波数の40％に制限される場合、偽色ノイズの問題は残るが、上述したように、見え方がさほど極端ではないため、後述するように、画柄に見合った画像変換処理を行えば対処可能である。
【００７２】
次に、図９を参照して、図４の角度推定部３３の詳細構成例について説明する。
【００７３】
図９に示すように、角度推定部３３は、角度推定用画素値群抽出部７１、ADRC波形分類部７２、および判定部７３（角度推定用画素値群推定手段）により構成される。
【００７４】
角度推定用画素値群抽出部７１は、注目画素角度領域の画柄の角度を推定するのに用いる複数の画素値を、注目画素の周辺に位置する入力画像信号から角度推定用画素値群として抽出し、ADRC波形分類部７２に供給する。
【００７５】
ADRC波形分類部７２は、角度推定用画素値群抽出部７１から供給される角度推定用画素値群を構成する画素値をADRC処理し、ADRCコードを決定する。そして、ADRC波形分類部７２は、そのADRCコードを判定部７３に供給する。
【００７６】
判定部７３は、ADRC波形分類部７２から供給されるADRCコードに基づいて、注目画素角度領域の画柄の水平方向に対する角度を推定する。そして、判定部７３は、推定された角度が４５度以上であるかどうかを判定し、その判定結果を係数読出部３５（図４）に供給する。
【００７７】
以上のようにして角度推定部３３により判定された判定結果が、角度が４５度以上であることを表す場合、係数読出部３５は、画像変換処理を行うと判断し、画像変換処理の有りを表す処理情報を画像処理部３１に供給する。一方、判定結果が、角度が４５度より小さいことを表す場合、係数読出部３５は、画像変換処理を行わないと判断し、画像変換処理の無しを表す処理情報を画像処理部３１に供給する。
【００７８】
即ち、画像変換処理の効果がある画柄は斜め線であるため、画像表示装置３０では、画柄の水平方向に対する角度が４５度以上である部分に対してのみ画像変換処理を行う。これにより、クラス数が少なくて済むため、クラスごとの予測係数を記憶する偽色有り用係数メモリ３６と偽色無し用係数メモリ３７の容量を削減することができる。
【００７９】
次に、図１０と図１１を参照して、画柄の角度推定について説明する。
【００８０】
まず、図１０は、角度推定用画素値群を構成する画素値に対応する画素を示している。
【００８１】
図１０示すように、角度推定用画素値群は、例えば、注目画素に対応する参照画素を中心として、参照画素、参照画素の上下左右に隣接する１画素、および参照画素の左右に隣接するそれぞれの画素の上下に隣接する２画素からなる計１３画素の画素値から構成されている。なお、図１０において、丸は、角度推定用画素値群を構成する画素値に対応する画素を表し、丸の中の数字は、その画素に付された番号を表している。
【００８２】
図１０に示すように角度推定用画素値群が抽出された場合、角度推定用画素値群から推定されうる画柄の角度は、水平方向に対する角度が０である角度＃０と、水平方向に対する角度が４５度以上である角度＃１乃至＃５となる。
【００８３】
次に、ADRCコードによる角度＃０乃至＃５の推定方法について、図１１を参照して説明する。なお、図１１では、ADRC波形分類部７２が、1ビットADRC処理を行うものとする。従って、図１１では、角度推定用画素値群の各画素のADRCコードは、０または１である。
【００８４】
図１１に示すように、番号４と９が付された画素のADRCコードが参照画素のADRCコードと同値であり、番号１，３，６，８、および１１が付された画素、または、番号２，５，７，１０、および１２が付された画素のいずれか一方のADRCコードが参照画素のADRCコードを反転した値である場合、注目画素角度領域の画柄の角度は、角度＃１と推定される。
【００８５】
また、番号４，７，８、および１１が付された画素のADRCコードが参照画素のADRCコードと同値であり、２，５，９、および１０が付された画素のADRCコードが参照画素のADRCコードを反転した値である場合、および、番号５，７，９、および１１が付された画素のADRCコードが参照画素のADRCコードと同値であり、１，３，４、および８が付された画素のADRCコードが参照画素のADRCコードを反転した値である場合、注目画素角度領域の画柄の角度は、角度＃２と推定される。
【００８６】
さらに、番号５および８が付された画素のADRCコードが参照画素のADRCコードと同値であり、２，９、および１１が付された画素、または、１，４、および７が付された画素のいずれか一方のADRCコードが参照画素のADRCコードを反転した値である場合、注目画素角度領域の画柄の角度は、角度＃３と推定される。
【００８７】
また、番号４，６，１０、および１２が付された画素のADRCコードが参照画素のADRCコードと同値であり、１，３，８、および９が付された画素のADRCコードが参照画素のADRCコードを反転した値である場合、および、番号３，６，９、および１２が付された画素のADRCコードが参照画素のADRCコードと同値であり、２，４，５、および１０が付された画素のADRCコードが参照画素のADRCコードを反転した値である場合、注目画素角度領域の画柄の角度は、角度＃４と推定される。
【００８８】
さらに、番号３および１０が付された画素のADRCコードが参照画素のADRCコードと同値であり、１，９、および１２が付された画素、または、２，４、および６が付された画素のいずれか一方のADRCコードが参照画素のADRCコードを反転した値である場合、注目画素角度領域の画柄の角度は、角度＃５と推定される。
【００８９】
そして、以上の条件に当てはまらないADRCコードに対応する角度は、角度＃０と推定される。
【００９０】
次に、図１２を参照して、図４の線幅推定部３４の詳細構成例について説明する。
【００９１】
図１２に示すように、線幅推定部３４は、線幅推定用画素値群抽出部９１、ADRC波形分類部９２、および判定部９３（線幅推定用画素値群推定手段）により構成される。
【００９２】
線幅推定用画素値群抽出部９１は、注目画素線幅領域の画柄の線幅を推定するのに用いる複数の画素値を、注目画素の周辺に位置する入力画像信号から線幅推定用画素値群として抽出し、ADRC波形分類部９２に供給する。
【００９３】
ADRC波形分類部９２は、線幅推定用画素値群抽出部９１から供給される線幅推定用画素値群を構成する画素値をADRC処理し、ADRCコードを決定する。そして、ADRC波形分類部９２は、そのADRCコードを判定部９３に供給する。
【００９４】
判定部９３は、ADRC波形分類部９２から供給されるADRCコードに基づいて、注目画素線幅領域の線幅を推定する。そして、判定部９３は、推定された線幅が所定の閾値以下であるかどうかを判定し、その判定結果を係数読出部３５（図４）に供給する。
【００９５】
以上のようにして線幅推定部３４により判定された判定結果が、線幅が所定の閾値以下であることを表す場合、注目画素角度領域の画柄の角度に基づいて画像変換処理を行うと判断されていると、係数読出部３５は、偽色ノイズを抑制すると判断し、偽色有り用係数メモリ３６を読み出しメモリとして決定する。一方、判定結果が、線幅が所定の閾値より大きいことを表す場合、係数読出部３５は、偽色ノイズを抑制しないと判断し、偽色無し用係数メモリ３７を読み出しメモリとして決定する。
【００９６】
即ち、画像表示装置３０では、出力画像信号のRGB信号の位相が異なっているため、原理的に出力画像に偽色ノイズが発生する場合がある。そして、この偽色ノイズは、後述するように、概ね線幅が細い画柄で知覚されことがわかっている。従って、偽色が知覚される可能性の高い、線幅が細い画柄の領域については、画像変換処理において偽色ノイズの抑制に最適な第２の予測係数が用いられる。
【００９７】
次に、図１３乃至図１８を参照して、偽色が知覚される画柄の特徴について説明する。
【００９８】
なお、図１３乃至図１８は、水平３倍密画像信号に対して水平方向にナイキスト限界周波数の40％（1/2.5）の帯域制限を行い、その後1/3に間引くことにより生成された出力画像信号に基づいて出力画像を表示させる実験の結果を示している。
【００９９】
まず、図１３は、出力画像に偽色ノイズが知覚された縦縞の画柄の領域における水平３倍密画像信号の水平波形を表し、図１４は、出力画像に偽色ノイズが知覚されない縦縞の画柄の領域における水平３倍密画像信号の水平波形を表している。
【０１００】
図１３の水平波形から、図１５に示すように、偽色ノイズが知覚された領域の縦縞幅（明部）は、３画素(pix)であり、縦縞のピッチは１０画素であることがわかる。また、図１４の水平波形から、図１５に示すように、偽色ノイズが知覚されない領域の縦縞幅は、５画素であり、縦縞のピッチは１４画素であることがわかる。
【０１０１】
次に、図１６Ａは、出力画像に偽色ノイズが知覚された縦縞の画柄の領域における水平３倍密画像信号の水平帯域をナイキスト限界周波数の40％に制限した結果得られた信号の水平波形を表し、図１６Ｂは、その信号を1/3に間引くことにより得られた出力画像信号の水平波形を表している。また、図１７Ａは、出力画像に偽色ノイズが知覚されない縦縞の画柄の領域における水平３倍密画像信号の水平帯域をナイキスト限界周波数の40%に制限した結果得られた信号の水平波形を表し、図１７Ｂは、その信号を1/3に間引くことにより得られた出力画像信号の水平波形を表している。
【０１０２】
図１６Ａの水平波形から、図１８に示すように、偽色ノイズが知覚された領域の縦縞幅（明部）は、1.34画素(pix)であり、縦縞のピッチは3.3画素であることがわかる。また、図１７Ａの水平波形から、図１８に示すように、偽色ノイズが知覚されない領域の縦縞幅は、1.8画素であり、縦縞のピッチは4.3画素であることがわかる。
【０１０３】
以上により、偽色ノイズが知覚される画柄は、知覚されない画柄に比べ、縦縞の幅が狭いため、帯域制限後に間引くと、元のコントラストを保つことが出来ずに大きく減衰し、輝度と色のバランスが崩れ、偽色ノイズが目立つと推測される。
【０１０４】
従って、図１８に示した実験結果から、判定部９３は、所定の閾値として、偽色が知覚される画柄と知覚されない画柄の線幅の境界である1.5画素を用いる。
【０１０５】
具体的には、入力画像信号のサンプリングは離散的であるため、線幅推定部３４は、例えば、0.5画素単位で線幅の推定を行い、線幅が1.0画素か1.5画素であれば、偽色ノイズが知覚される画柄であると判定する。
【０１０６】
なお、ここでは、線幅推定部３４が、線幅のみにより、偽色ノイズが知覚される画柄であるかどうかを判定するものとするが、図１８に示した実験結果から、線幅のピッチにも基づいて判定するようにしてもよい。
【０１０７】
次に、図１９乃至図２３を参照して、線幅の推定について説明する。
【０１０８】
まず、図１９は、線幅推定用画素値群を構成する画素値に対応する画素を示している。
【０１０９】
図１９に示すように、線幅推定用画素値群は、例えば、参照画素と参照画素の左右に隣接する１画素の計３画素の画素値から構成されたり、参照画素と参照画素の左右に隣接する２画素の計５画素の画素値から構成されたりする。なお、図１９において、丸は画素を表し、丸の中の数字は、その画素に付された番号を表している。また、以下では、３画素の画素値からなる線幅推定用画素値群を、適宜、３画素値群といい、５画素の画素値からなる線幅推定用画素値群を５画素値群という。
【０１１０】
次に、図２０は、図１６および図１７で示した実験結果を、図１９の線幅推定用画素値群に対応する画素を用いて模式的に表した図である。図２０において、黒丸は参照画素を表し、白丸は参照画素に隣接する、線幅推定用画素値群に対応する参照画素以外の画素を表す。また、白丸と黒丸の水平方向（図中左右方向）の間隔は１画素分の長さに相当し、垂直方向（図中上下方向）の間隔は正規化された画素値の差分に相当する。
【０１１１】
次に、図２０を参照して、注目画素線幅領域の画柄が、偽色ノイズが知覚される画柄であると判定される場合と、偽色ノイズが知覚されない画柄であると判定される場合の線幅推定用画素値群のADRCコードについて説明する。
【０１１２】
図２０に示すように、注目画素線幅領域の線幅が1.0画素と1.5画素である場合、注目画素線幅領域の画柄が、偽色ノイズが知覚される画柄であると判定される。そして、1.0画素の線幅の推定では、図２０に示すように、３画素値群のADRCコードが用いられる。
【０１１３】
具体的には、３画素値群に対して1ビットADRC処理が行われ、図２１に示すように、その結果得られるADRCコードのうちの参照画素のADRCコードが、他の２画素のADRCコードを反転した値となる場合、線幅は1.0画素であると推定される。
【０１１４】
また、1.5画素の線幅の推定では、図２０に示すように、５画素値群のADRCコードのうちの連続した４画素分が用いられる。
【０１１５】
具体的には、線幅が1.0画素ではないと推定された場合、即ち、図２２に示すように、参照画素のADRCコードが、隣接する２画素のADRCコードを反転した値とならない場合、線幅推定用画素値群が５画素値群に拡張され、3ビットADRC処理が行われる。
【０１１６】
そして、図２３に示すように、3ビットADRC処理が行われる５画素値群において、参照画素（図中中央の番号０が付された画素）のADRCコードが「111」（図中白色）または「000」（図中黒色）のとき、その左右のいずれか一方に隣接する画素（図中番号１または２が付された画素）のADRCコードが、参照画素のADRCコードを反転した値、即ち「000」または「111」で、他方の端の画素（図中番号４または３が付された画素）のADRCコードの上位２ビットが、参照画素のADRCコードの上位２ビットを反転した値であり、他方に隣接する画素（図中番号２または１が付された画素）の３ビットのADRCコードが、３ビットのADRCコードの半値（中央値）である場合、線幅は1.5画素であると推定される。従って、線幅が1.5画素と推定される場合のADRCコードのパターンは128パターンある。なお、ADRCコードの半値とは、「100」または「011」を指す。
【０１１７】
また、以上のようにして線幅が1.0画素および1.5画素と推定されない場合、線幅は2.0画素以上であると推定される。なお、例えば、線幅が2.0画素である場合、ADRCコードは、図２０に示すようになる。
【０１１８】
次に、図２４のフローチャートを参照して、画像表示装置３０による画像表示処理について説明する。この画像表示処理は、画像表示装置３０に入力画像信号が入力されたとき、開始される。
【０１１９】
ステップＳ１１において、角度推定部３３は、入力画像信号から注目画素角度領域の画柄の角度を推定する角度推定処理を行う。この角度推定処理の詳細は、後述する図２５を参照して説明する。
【０１２０】
ステップＳ１２において、線幅推定部３４は、入力画像信号から注目画素線幅領域の画柄の線幅を推定する線幅推定処理を行う。この線幅推定処理の詳細は、後述する図２６を参照して説明する。
【０１２１】
ステップＳ１３において、係数読出部３５は、ステップＳ１１の角度推定処理により角度推定部３３から供給される判定結果に基づいて、画像変換処理を行うかどうかを判定する。具体的には、角度推定部３３からの判定結果が、角度が４５度以上であることを表している場合、係数読出部３５は、画像変換処理を行うと判定し、角度が４５度より小さいことを表している場合、係数読出部３５は、画像変換処理を行わないと判定する。
【０１２２】
ステップＳ１３で画像変換処理を行うと判定された場合、係数読出部３５は、画像変換処理の有りを表す処理情報を画像処理部３１に供給する。その結果、入力画像信号は、画像処理部３１の判定部４１から画像変換処理部４２に入力される。そして、ステップＳ１４において、係数読出部３５は、ステップＳ１２の線幅推定処理により線幅推定部３４から供給される判定結果に基づいて、注目画素線幅領域の画柄が、偽色ノイズが知覚される画柄であるかどうかを判定する。
【０１２３】
具体的には、線幅推定部３４からの判定結果が、線幅が1.5画素以下であることを表している場合、係数読出部３５は、注目画素線幅領域の画柄が、偽色ノイズが知覚される画柄であると判定し、線幅が1.5画素より大きいことを表している場合、係数読出部３５は、注目画素線幅領域の画柄が、偽色ノイズが知覚されない画柄であると判定する。
【０１２４】
ステップＳ１４で、注目画素線幅領域の画柄が、偽色ノイズが知覚される画柄であると判定された場合、ステップＳ１５において、係数読出部３５は、偽色有り用係数メモリ３６を読み出しメモリに決定し、処理はステップＳ１７に進む。
【０１２５】
一方、ステップＳ１４で、注目画素線幅領域の画柄が、偽色ノイズが知覚されない画柄であると判定された場合、ステップＳ１６において、係数読出部３５は、偽色無し用係数メモリ３７を読み出しメモリに決定し、処理はステップＳ１７に進む。
【０１２６】
ステップＳ１７において、画像変換処理部４２は画像変換処理を行う。この画像変換処理の詳細は、後述する図２７を参照して説明する。ステップＳ１８において、生成部４３は、表示部３２（図４）から入力される画素配列情報に基づいて、ステップＳ１７の画像変換処理により生成された水平３倍密画像信号から、RGB画素に対応する位相の、そのRGB画素に対応するRGB信号を抽出し、出力画像信号を生成して、表示部３２に出力する。そして、処理はステップＳ２０に進む。
【０１２７】
また、ステップＳ１３で、画像変換処理を行わないと判定された場合、係数読出部３５は、画像変換処理の無しを表す処理情報を画像処理部３１に供給する。そして、ステップＳ１９において、判定部４１は、係数読出部３５からの処理情報に基づいて、入力画像信号をそのまま出力画像信号として表示部３２に出力し、処理はステップＳ２０に進む。
【０１２８】
ステップＳ２０において、表示部３２は、出力画像信号に基づいて、サブピクセル単位のサンプリングで出力画像を表示し、処理は終了する。
【０１２９】
次に、図２５のフローチャートを参照して、図２４のステップＳ１１の角度推定処理の詳細について説明する。
【０１３０】
ステップＳ４１において、角度推定用画素値群抽出部７１は、入力画像信号から角度推定用画素値群を抽出し、ADRC波形分類部７２に供給する。ステップＳ４２において、ADRC波形分類部７２は、角度推定用画素値群抽出部７１から供給される角度推定用画素値群を構成する画素値を1ビットADRC処理し、角度推定用画素値群のADRCコードを決定する。
【０１３１】
ステップＳ４３において、判定部７３は、ADRC波形分類部７２から供給されるADRCコードに基づいて、注目画素角度領域の画柄の水平方向に対する角度を推定する。ステップＳ４４において、判定部７３は、推定された角度が４５度以上であるかどうかを判定する。ステップＳ４４で推定された角度が４５度以上であると判定された場合、ステップＳ４５において、判定部７３は、角度が４５度以上であることを表す判定結果を係数読出部３５に出力する。そして、処理は、図２４のステップＳ１１に戻り、ステップＳ１２に進む。
【０１３２】
一方、ステップＳ４４で推定された角度が４５度以上ではないと判定された場合、ステップＳ４６において、判定部７３は、角度が４５度より小さいことを表す判定結果を係数読出部３５に出力する。そして、処理は、図２４のステップＳ１１に戻り、ステップＳ１２に進む。
【０１３３】
次に、図２６のフローチャートを参照して、図２４のステップＳ１２の線幅推定処理の詳細について説明する。
【０１３４】
ステップＳ６１において、線幅推定用画素値群抽出部９１は、入力画像信号から、３画素値群を抽出し、ADRC波形分類部９２に供給する。
【０１３５】
ステップＳ６２において、ADRC波形分類部９２は、ステップＳ６１で抽出された３画素値群を構成する画素値を1ビットADRC処理し、３画素値群のADRCコードを決定する。そして、ADRC波形分類部９２は、そのADRCコードを判定部９３に供給する。
【０１３６】
ステップＳ６３において、判定部９３は、ADRC波形分類部９２から供給される３画素値群のADRCコードに基づいて、注目画素線幅領域の線幅が1画素であるかどうかを判定する。ステップＳ６３で、注目画素線幅領域の線幅が1画素であると判定された場合、ステップＳ６４において、判定部９３は、線幅が1.5画素以下であることを表す判定結果を係数読出部３５に出力する。そして、処理は、図２４のステップＳ１２に戻り、ステップＳ１３に進む。
【０１３７】
一方、ステップＳ６３で、注目画素線幅領域の線幅が1画素ではないと判定された場合、ステップＳ６５において、線幅推定用画素値群抽出部９１は、入力画像信号から、５画素値群を抽出し、ADRC波形分類部９２に供給する。
【０１３８】
ステップＳ６６において、ADRC波形分類部９２は、ステップＳ６５で抽出された５画素値群を構成する画素値を3ビットADRC処理し、５画素値群のADRCコードを決定する。そして、ADRC波形分類部９２は、そのADRCコードを判定部９３に供給する。
【０１３９】
ステップＳ６７において、判定部９３は、ADRC波形分類部９２から供給されるADRCコードに基づいて、注目画素線幅領域の線幅が1.5画素であるかどうかを判定する。ステップＳ６７で、注目画素線幅領域の線幅が1.5画素であると判定された場合、処理はステップＳ６４に進み、上述した処理が行われる。
【０１４０】
一方、ステップＳ６７で、注目画素線幅領域の線幅が1.5画素ではないと判定された場合、ステップＳ６８において、判定部９３は、線幅が1.5画素より大きいことを表す判定結果を係数読出部３５に出力する。そして、処理は、図２４のステップＳ１２に戻り、ステップＳ１３に進む。
【０１４１】
次に、図２７のフローチャートを参照して、図２４のステップＳ１７の画像変換処理の詳細について説明する。
【０１４２】
ステップＳ８１において、予測タップ抽出部５１は、注目画素を決定し、その注目画素の予測タップを、注目画素の周辺に位置する入力画像信号から抽出する。そして、予測タップ抽出部５１は、予測タップを予測部５２に供給する。
【０１４３】
ステップＳ８２において、クラスタップ抽出部５３は、注目画素のクラスタップを、注目画素の周辺に位置する入力画像信号から抽出する。そして、クラスタップ抽出部５３は、クラスタップをクラス分類部５４に供給する。
【０１４４】
ステップＳ８３において、クラス分類部５４は、クラスタップ抽出部５３から供給されるクラスタップをADRC処理し、注目画素に対するクラスコードを生成する。そして、クラス分類部５４は、そのクラスコードを係数読出部３５に出力する。これにより、係数読出部３５は、読み出しメモリから、そのクラスコードが表すクラスと注目画素の位相の種類に対応する予測係数を読み出し、画像処理部３１に出力する。
【０１４５】
ステップＳ８４において、取得部５５は、係数読出部３５から供給される予測係数を取得し、予測部５２に供給する。ステップＳ８５において、予測部５２は、取得部５５から供給される予測係数と、予測タップ抽出部５１から供給される予測タップを用いて、注目画素の画素値を予測する予測演算を行い、注目画素の画素値の予測値を、水平３倍密画像信号を構成する注目画素の画素値として求める。そして、予測部５２は、予測演算により求められた画素値から構成される水平３倍密画像信号を生成部４３に出力する。その後、処理は、図２４のステップＳ１７に戻り、ステップＳ１８に進む。
【０１４６】
以上のように、画像変換処理部４２では、水平３倍密画像信号の注目画素についての予測タップとクラスタップを、入力画像信号から抽出し、クラスタップに基づき、注目画素のクラスコードを求め、そのクラスコードが表すクラスおよび注目画素の位相の種類に対応する予測係数と、予測タップとを用いた演算を行って、水平３倍密画像信号の注目画素の画素値（の予測値）を求めることにより、入力画像信号が水平３倍密画像信号に変換される。このように、注目画素のクラスコードを求め、そのクラスコードが表すクラスおよび注目画素の位相の種類に対応する予測係数と予測タップとを用いた演算を行うことにより、注目画素の画素値を求める処理は、クラス分類適応処理と呼ばれる。
【０１４７】
クラス分類適応処理では、上述のように、予測係数が用いられるが、この予測係数は、例えば、最小自乗法を利用した学習によって求めることができる。
【０１４８】
いま、所定の予測演算として、例えば、線形１次予測演算を採用することとすると、水平３倍密画像信号の画素（以下、適宜、水平３倍密画素という）の画素値ｙは、次の線形１次式によって求められることになる。
【０１４９】
【数１】
2010039364.tif 000003
【０１５０】
但し、式（１）において、ｘnは、水平３倍密画素ｙについての予測タップを構成する、ｎ番目の入力画像信号の画素（以下、適宜、入力画素という）の画素値を表し、ｗnは、ｎ番目の入力画素の画素値と乗算されるｎ番目の予測係数を表す。なお、式（１）では、予測タップが、複数であるＮ個の入力画素の画素値ｘ1，ｘ2，・・・，ｘNで構成されるものとしてある。この場合、予測係数は、１つのクラスおよび位相の種類につき、Ｎ個存在する。
【０１５１】
ここで、水平３倍密画素の画素値ｙは、式（１）に示した線形１次式ではなく、２次以上の高次の式によって求めるようにすることも可能である。
【０１５２】
いま、第ｋサンプルの水平３倍密画素の画素値の真値をｙkと表すとともに、式（１）によって得られるその真値ｙkの予測値をｙk'と表すと、その予測誤差（予測値の、水平３倍密画素の画素値の真値に対する誤差）ｅkは、次式で表される。
【０１５３】
【数２】
2010039364.tif 000004
【０１５４】
いま、式（２）の予測値ｙk'は、式（１）にしたがって求められるため、式（２）のｙk'を、式（１）にしたがって置き換えると、次式が得られる。
【０１５５】
【数３】
2010039364.tif 000005
【０１５６】
但し、式（３）において、ｘn,kは、第ｋサンプルの水平３倍密画素についての予測タップを構成するｎ番目の入力画素の画素値を表す。
【０１５７】
式（３）（または式（２））の予測誤差ｅkを０とする予測係数ｗnが、水平３倍密画素の画素値を予測するのに最適なものとなるが、すべての水平３倍密画素について、そのような予測係数ｗnを求めることは、一般には困難である。
【０１５８】
そこで、予測係数ｗnが最適なものであることを表す規範として、例えば、最小自乗法を採用することとすると、最適な予測係数ｗnは、次式で表される自乗誤差の総和Ｅを最小にすることで求めることができる。
【０１５９】
【数４】
2010039364.tif 000006
【０１６０】
但し、式（４）において、Kは、水平３倍密画素の画素値ｙkと、その水平３倍密画素についての予測タップを構成する入力画素の画素値ｘ1,k，ｘ2,k，・・・，ｘN,kとのセットのサンプル数（学習用のサンプルの数）を表す。
【０１６１】
式（４）の自乗誤差の総和Ｅの最小値（極小値）は、式（５）に示すように、総和Ｅを予測係数ｗnで偏微分したものを０とするｗnによって与えられる。
【０１６２】
【数５】
2010039364.tif 000007
【０１６３】
一方、上述の式（３）を予測係数ｗnで偏微分すると、次式が得られる。
【０１６４】
【数６】
2010039364.tif 000008
【０１６５】
式（５）と式（６）から、次式が得られる。
【０１６６】
【数７】
2010039364.tif 000009
【０１６７】
式（７）のｅkに、式（３）を代入することにより、式（７）は、式（８）に示す正規方程式で表すことができる。
【０１６８】
【数８】
2010039364.tif 000010
【０１６９】
式（８）の正規方程式は、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを用いることにより、予測係数ｗnについて解くことができる。
【０１７０】
式（８）の正規方程式を、クラスおよび位相の種類ごとにたてて解くことにより最適な予測係数（ここでは、自乗誤差の総和Ｅを最小にする予測係数）ｗnを、クラスおよび位相の種類ごとに求めることができる。
【０１７１】
クラス分類適応処理によれば、以上のようにして求められるクラスおよび位相の種類ごとの予測係数を用いて、式（１）の演算を行うことにより、入力画像信号が、水平３倍密画像信号に変換される。
【０１７２】
クラス分類適応処理は、式（１）だけを見る限りは、一見、FIR(Finite Impulse Response）フィルタによるフィルタリングのように見えるが、そのFIRフィルタの係数（フィルタ係数）に相当する予測係数ｗが、入力画像信号と水平３倍密画像信号とを用いての学習により求められるため、入力画像信号には含まれていないが、水平３倍密画像信号には含まれる信号成分を再現することができる。このことから、クラス分類適応処理（による画像変換処理）は、いわば、入力画像信号に含まれていない信号成分の創造作用がある処理であるということができる。
【０１７３】
次に、図２８は、式（８）の正規方程式をたてて解くことにより、図４の偽色有り用係数メモリ３６に記憶させる第２の予測係数を求める学習を行う学習装置の構成例を示している。
【０１７４】
図２８の学習装置１００は、教師画像記憶部１０１、落としフィルタ１０２、予測タップ抽出部１０３、クラスタップ抽出部１０４、クラス分類部１０５、正規方程式生成部１０６、および第２の予測係数算出部１０７により構成されている。
【０１７５】
教師画像記憶部１０１は、第２の予測係数の学習に用いられる画像信号として、水平３倍密画像信号に対応する、学習の教師（真値）となる教師信号を記憶している。
【０１７６】
落としフィルタ１０２は、教師画像記憶部１０１に記憶されている教師画像信号を順次読み出し、正規方程式生成部１０６に供給する。また、落としフィルタ１０２は、読み出された教師画像信号に対してフィルタリングを行うことにより、教師画像信号の水平帯域を1/2から1/3程度に落とし、入力画像信号に対応する、学習の生徒となる生徒信号を生成する。そして、落としフィルタ１０２は、生成された生徒信号を予測タップ抽出部１０３とクラスタップ抽出部１０４に供給する。
【０１７７】
予測タップ抽出部１０３は、教師信号を構成する画素を、順次、注目画素として決定する。予測タップ抽出部１０３は、図５の予測タップ抽出部５１と同様に、予測タップを、注目画素の周辺に位置する生徒画像信号から抽出し、正規方程式生成部１０６に供給する。
【０１７８】
クラスタップ抽出部１０４は、図５のクラスタップ抽出部５３と同様に、クラスタップを、注目画素の周辺に位置する生徒画像の画素の生徒画像信号から抽出し、そのクラスタップをクラス分類部１０５に供給する。
【０１７９】
クラス分類部１０５は、図５のクラス分類部５４と同様に、クラスタップ抽出部１０４から供給されるクラスタップの特徴に応じて、注目画素をクラスに分類することにより、注目画素に対するクラスコードを生成する。そして、クラス分類部１０５は、生成されたクラスコードを正規方程式生成部１０６に供給する。
【０１８０】
正規方程式生成部１０６は、予測タップ抽出部１０３から供給される予測タップと、落としフィルタ１０２から供給される教師画像信号とに基づいて、クラス分類部１０５から供給されるクラスコードが表すクラスおよび注目画素の位相の種類ごとに、式（８）の正規方程式を生成することにより、教師画像信号と生徒画像信号との関係を学習する。
【０１８１】
第２の予測係数算出部１０７は、正規方程式生成部１０６により生成された正規方程式を解くことにより、クラスおよび注目画素の位相の種類ごとの第２の予測係数を算出する。この第２の予測係数は、図４の偽色有り用係数メモリ３６に記憶される。
【０１８２】
なお、第１の予測係数を学習する学習装置は、第２の予測係数を学習する学習装置１００（図２８）と同様に構成されるので、説明は省略する。但し、第１の予測係数を学習する学習装置の落としフィルタは、落としフィルタ１０２に比べて生徒画像信号のエッジを立たせないように設定されている。
【０１８３】
即ち、落としフィルタ１０２としては、第１の予測係数を学習する学習装置の落としフィルタと、通過周波数帯域または肩特性、もしくは、通過周波数帯域と肩特性の両方が異なる落としフィルタが用いられる。例えば、各種の落としフィルタの通過周波数帯域は、図２９に示すようになっており、この通過周波数帯域のいずれか１つを通過周波数帯域とする落としフィルタが落としフィルタ１０２として設けられ、他の１つを通過周波数帯域とする落としフィルタが第１の予測係数を学習する学習装置の落としフィルタとして設けられる。なお、図２９において、横軸は周波数（Frequency）を表し、縦軸は振幅（Magnitude）を表している。
【０１８４】
以上のように、第２の予測係数と第１の予測係数は、異なる落としフィルタを用いて学習が行われるので、この第２の予測係数と第１の予測係数を用いた画像変換処理により得られる出力画像信号は、図３０に示すように、異なる特徴を有する。
【０１８５】
具体的には、図３０に示すように、入力像信号１２０に対して、第１の予測係数を用いた画像変換処理が行われると、図中点線の丸を含めた、エッジが急峻な水平３倍密画像信号１２１が生成される。その結果、この水平３倍密画像信号１２１が1/3に間引かれることにより生成される出力画像信号１２２のエッジは鋭くなる。従って、画柄の線幅が小さい場合、偽色ノイズが知覚される。
【０１８６】
また、水平３倍密画像信号１２１のG画素の位相にR画素およびB画素の位相を合わせた画像信号１２３を出力画像信号として生成することにより、出力画像信号のエッジを鈍らせると、偽色ノイズは知覚されないが、エッジが鈍り過ぎる。
【０１８７】
これに対して、入力画像信号に対して第２の予測係数を用いた画像変換処理が行われると、図３０に示すように、その結果得られる出力画像信号１２４は、出力画像信号１２２ほどエッジが立たず、画像信号１２３よりエッジが立つ。従って、出力画像信号１２４では、エッジが十分に鋭い状態で、偽色ノイズが抑制される。
【０１８８】
よって、画像表示装置３０は、偽色が知覚される、線幅が1.5画素以下の画柄の注目画素線幅領域について、第２の予測係数を用いて画像変換処理を行い、偽色が知覚されない、線幅が1.5画素より大きい絵柄の注目画素線幅領域について、第１の予測係数を用いて画像変換処理を行うことにより、出力画像の偽色ノイズを抑制しつつ、折り返しを目立たせないようにすることができる。
【０１８９】
次に、図３１のフローチャートを参照して、図２８の学習装置１００による第２の予測係数の学習処理について説明する。この学習処理は、落としフィルタ１０２が、教師画像記憶部１０１に記憶されている教師画像信号を読み出したとき、開始される。
【０１９０】
ステップＳ１０１において、落としフィルタ１０２は、読み出された教師画像信号に対してフィルタリングを行うことにより、教師画像信号の画素値を1/3に間引き、生徒信号を生成する。そして、落としフィルタ１０２は、生成された生徒信号を予測タップ抽出部１０３とクラスタップ抽出部１０４に供給する。また、このとき、落としフィルタ１０２は、読み出された教師画像信号を正規方程式生成部１０６に供給する。
【０１９１】
ステップＳ１０２において、予測タップ抽出部１０３は、教師信号を構成する画素を、順次、注目画素として決定し、図５の予測タップ抽出部５１と同様に、注目画素の周辺に位置する生徒画像信号から予測タップを抽出する。そして、予測タップ抽出部１０３は、予測タップを正規方程式生成部１０６に供給する。
【０１９２】
ステップＳ１０３において、クラスタップ抽出部１０４は、図５のクラスタップ抽出部５３と同様に、注目画素の周辺に位置する生徒画像信号からクラスタップを抽出し、そのクラスタップをクラス分類部１０５に供給する。
【０１９３】
ステップＳ１０４において、クラス分類部１０５は、図５のクラス分類部５４と同様に、クラスタップ抽出部１０４から供給されるクラスタップの特徴に応じて、注目画素をクラスに分類することにより、注目画素に対するクラスコードを生成する。そして、クラス分類部１０５は、生成されたクラスコードを正規方程式生成部１０６に供給する。
【０１９４】
ステップＳ１０５において、正規方程式生成部１０６は、予測タップ抽出部１０３から供給される予測タップと、落としフィルタ１０２から供給される教師画像信号とに基づいて、クラス分類部１０５から供給されるクラスコードが表すクラスおよび注目画素の位相の種類ごとに、式（８）の正規方程式を生成する。
【０１９５】
ステップＳ１０６において、第２の予測係数算出部１０７は、正規方程式生成部１０６により生成された正規方程式を解くことにより、クラスおよび注目画素の位相の種類ごとの第２の予測係数を算出する。この第２の予測係数は、図４の偽色有り用係数メモリ３６に記憶される。
【０１９６】
なお、第１の予測係数を学習する学習処理も、図３１の学習処理と同様に行われるので、説明は省略する。
【０１９７】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０１９８】
図３２は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【０１９９】
コンピュータ２００において、CPU（Central Processing Unit）２０１，ROM（Read Only Memory）２０２，RAM（Random Access Memory）２０３は、バス２０４により相互に接続されている。
【０２００】
バス２０４には、さらに、入出力インターフェース２０５が接続されている。入出力インターフェース２０５には、キーボード、マウス、マイクロホン、リモートコントローラから送信されてくる指令を受信する受信部などよりなる入力部２０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部２０７、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部２０８、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部２０９、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア２１１を駆動するドライブ２１０が接続されている。
【０２０１】
以上のように構成されるコンピュータ２００では、CPU２０１が、例えば、記憶部２０８に記憶されているプログラムを、入出力インターフェース２０５及びバス２０４を介して、RAM２０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０２０２】
コンピュータ２００（CPU２０１）が実行するプログラムは、例えば、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)等）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア２１１に記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供される。
【０２０３】
そして、プログラムは、リムーバブルメディア２１１をドライブ２１０に装着することにより、入出力インターフェース２０５を介して、記憶部２０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部２０９で受信し、記憶部２０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM２０２や記憶部２０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０２０４】
なお、本明細書において、プログラム記録媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０２０５】
また、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２０６】
【図１】画素単位のサンプリングでの表示の例を示す図である。
【図２】サブピクセル単位のサンプリングでの表示の例を示す図である。
【図３】本発明の原理を示す図である。
【図４】本発明を適用した画像表示装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図５】図４の画像処理部の詳細構成例を示すブロック図である。
【図６】画像変換処理の概念について説明する図である。
【図７】画像変換処理の概念について説明する図である。
【図８】帯域制限についての代替実験の結果を示す図である。
【図９】図４の角度推定部３３の詳細構成例を示すブロック図である。
【図１０】角度推定用画素値群を構成する画素値に対応する画素を示す図である。
【図１１】画柄の角度推定について説明する図である。
【図１２】図４の線幅推定部の詳細構成例を示す図である。
【図１３】偽色ノイズが知覚された水平３倍密画像信号の水平波形を示す図である。
【図１４】偽色ノイズが知覚されない水平３倍密画像信号の水平波形を示す図である。
【図１５】水平３倍密画像信号における偽色ノイズの知覚の有無による差を示す図である。
【図１６】偽色ノイズが知覚された水平帯域制限後の水平３倍密画像信号および出力画像信号の水平波形を示す図である。
【図１７】偽色ノイズが知覚されない水平帯域制限後の水平３倍密画像信号および出力画像信号の水平波形を示す図である。
【図１８】水平帯域制限後の水平３倍密画像信号における偽色ノイズの知覚の有無による差を示す図である。
【図１９】線幅推定用画素値群を構成する画素値に対応する画素を示す図である。
【図２０】線幅と線幅推定用画素値群のADRCコードの関係を示す図である。
【図２１】1.0画素の線幅と推定される場合について説明する図である。
【図２２】1.0画素の線幅と推定されない場合について説明する図である。
【図２３】1.5画素の線幅と推定される場合について説明する図である。
【図２４】画像表示装置による画像表示処理について説明するフローチャートである。
【図２５】図２４の角度推定処理の詳細について説明するフローチャートである。
【図２６】図２４の線幅推定処理の詳細について説明するフローチャートである。
【図２７】図２４の画像変換処理の詳細について説明するフローチャートである。
【図２８】学習装置の構成例を示す図である。
【図２９】各種の落としフィルタの通過周波数帯域を示す図である。
【図３０】出力画像信号の特徴について説明する図である。
【図３１】学習装置による第２の予測係数の学習処理について説明するフローチャートである。
【図３２】コンピュータの構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０２０７】
３１  画像処理部，  ３２  表示部，  ３３  角度推定部，  ３４  線幅推定部，  ４２  画像変換処理部，  ４３  生成部，  ５１  予測タップ抽出部，  ５２  予測部，  ５３  クラスタップ抽出部，  ５４  クラス分類部，  ５５  取得部，  ７１  角度推定用画素値群抽出部，  ７３  判定部，  ９１  線幅推定用画素値群抽出部，  ９３  判定部
【図１】
2010039364.tif 000011
【図２】
2010039364.tif 000012
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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